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大家好，我有下面的矩阵，形状为5,3，我想得到softmax函数。 array([[340., 319.28571429],S= np.sum(e,axis=0)
P= e/S 结果我得到了这样的
浏览 89提问于2021-03-22得票数 0
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我有一个二维数组，我想按列应用softmax函数。dtype=theano.config.floatX)y = theano.tensor.nnet.softmax有没有办法迫使Theano按列执行softmax？
浏览 1提问于2016-11-22得票数 0
我正在尝试为softmax激活开发一个函数。函数应该做torch.Tensor，二维矩阵与行之和为1。 return torch.exp(x)/torch.sum(torch.exp(x), dim=1).view(-1,1)
浏览 12提问于2022-02-11得票数 0
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在之后，我尝试编写一个" softmax“函数，当给定一个二维数组作为输入时，计算每个列的softmax。1.0,2.0,3.0])
[2,4,5,6],print(s)[[
浏览 0提问于2016-04-20得票数 3
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在tensorflow中，以下theano函数的等价函数是什么？
Theano.tensor.nnet.categorical_crossentropy(o, y)
浏览 0提问于2017-05-06得票数 0
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我正在研究Softmax激活函数的GitHub源代码。我有几个关于密码的问题。
u = np.exp(x - m)已经被使用过，但据我所知，它应该是u = np.exp(x)。我遗漏了哪些实现细节？为了让您更好地理解，这里是定义此函数的github的。
浏览 3提问于2020-05-02得票数 1
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为什么tensorflow在softmax函数中使用“dim”参数？我们可以用什么样的张量作为输入？
浏览 1提问于2017-11-23得票数 0
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在测量CNN的准确性时，我明白我应该使用softmax层(预测标签)的输出来标记目标。但是，即使我将逻辑(根据我的理解，这是最后一个完全连接层的输出)与目标标签进行比较，我也获得了几乎相同的准确性。下面是我代码的相关部分：acc = tf.reduce_mean(tf.cast(matches,tf.float32))
而y_pred是最终正常全连通层<
浏览 0提问于2018-05-24得票数 1
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我不明白dim参数在torch.nn.Softmax中的应用。有一个警告，告诉我使用它，我将它设置为1，但我不知道我在设置什么。它在公式中的什么位置使用： Softmax(xi)=exp(xi)/∑jexp(xj) 这里没有dim，那么它适用于什么呢？
浏览 17提问于2020-04-22得票数 1
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假设我有2D矩阵0 1 2 5我要做的是获取以下矩阵0.00 0.02 0.10 0.99如图所示，我想使该层表示2d数组的最大元素，仅需强调。这是否可以简单地通过两次调整softmax来实现？
浏览 5提问于2021-05-29得票数 0
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我必须编写两个不同的函数(如下所示)，但我想将这两个函数合并为一个函数。有办法这样做吗？softmax_a_set()获取一个numpy数组的列表，将softmax()应用于每个单个numpy数组，然后返回处理后的numpy数组的列表。def softmax(a_vector):
"""Compute a logit for
浏览 0提问于2016-03-21得票数 1
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torch.nn.Sequential( torch.nn.LeakyReLU(), torch.nn.Softmax因此，当一个状态给定给这个模型时，它输出一个probabilities.For例子的二维向量- 0.25,0.75，令我费解的是，当一批状态被赋予这个模型时，软件最大值(因为它被应用于axis=0)将被应用于该批的第一个动作集，然后它将应用于该批的</
浏览 4提问于2022-02-07得票数 0
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行数组的Softmax函数
、、、、
我正在尝试将softmax函数应用于numpy数组。但是我没有得到想要的结果。这是我尝试过的代码： x = np.array([[1001,1002],[3,4]]) print softmax
我认为x - np.max(x)代码没有减去每一行的最大值。需要从x中减去最大
浏览 4提问于2017-04-08得票数 5
], max_epochs=1000)Y标签是连续变量，对应于一个类。我尝试将Y标签重塑为(行，类)，但这意味着我必须将许多Y标签的值设为0(因为该类的值是未知的</
浏览 4提问于2015-08-30得票数 0
这是我的完整代码。我正在尝试从蛋白质序列中预测蛋白质类别。model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))model.add(Dense(10, activation='softmax=.2)这是模型训练的精度-acc= 0.8485087800799034
浏览 1提问于2020-06-29得票数 1
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我试图计算softmax函数的导数。我有一个2d numpy数组，我正在计算沿着轴1的数组的软最大值。同样，我的python代码是：现在，我计算softmax方程导数的python代码是：
def softmax</e
浏览 0提问于2019-02-14得票数 1
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我有一个包含96维向量的N行的二维数组：[n_(2, 1), n_(2, 2), ... , n_(2 96)我希望将上面数组的每个行向量传递给定义如下的Conv1D分类器：from ker
浏览 2提问于2019-02-05得票数 0
我喜欢有两个概率(每个现有类一个)加起来为1的想法，所以我在输出层使用softmax，并获得了非常高的精度(高达99.5%)，同时损失也非常低，为0,007。在研究的过程中，我发现在训练二维分类问题时，二元交叉是唯一真正的选择。
现在，如果我想使用softmax时，必须使用classification_crossentropy作为损失函数，我会感到困惑。你能帮助我理解在二分类问题中应该使用什么作为损失函数和激活函数，
浏览 1提问于2020-07-11得票数 0
, [None,3])b = tf.Variable(tf.ones([1,1]))
model = tf.nn.softmax会很感激的。
浏览 1提问于2017-09-23得票数 2
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